| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-22页 |
| ·图像分割简介 | 第18-19页 |
| ·研究背景 | 第19-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21页 |
| ·本文的结构 | 第21-22页 |
| 第二章 基础知识 | 第22-35页 |
| ·关节软骨的结构 | 第22-23页 |
| ·磁共振成像理论 | 第23-26页 |
| ·核自旋及其磁矩 | 第23-25页 |
| ·核磁共振现象 | 第25页 |
| ·磁共振成像的优点 | 第25-26页 |
| ·磁共振信号的产生 | 第26-29页 |
| ·弛豫过程与弛豫时间 | 第27-28页 |
| ·自由感应衰减信号 | 第28-29页 |
| ·空间编码 | 第29-32页 |
| ·选层 | 第29-30页 |
| ·相位编码和频率编码 | 第30-32页 |
| ·K-空间 | 第32-34页 |
| ·K空间概念 | 第32-33页 |
| ·K-空间特性 | 第33-34页 |
| ·图像的重建 | 第34-35页 |
| 第三章 图像分割方法 | 第35-49页 |
| ·点检测、线检测、边缘检测 | 第35-42页 |
| ·阈值分割 | 第42-44页 |
| ·区域分割 | 第44-46页 |
| ·基于模型的图像分割 | 第46-47页 |
| ·基于人工智能的图像分割 | 第47-49页 |
| 第四章 几种重要的关节软骨分割算法 | 第49-54页 |
| ·体像素分类算法 | 第49-50页 |
| ·分水岭分割算法 | 第50-52页 |
| ·蛇形分割算法 | 第52-54页 |
| 第五章 一种用于膝关节软骨T2值测量的自动分区方法 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·数据选择 | 第55页 |
| ·自动分区原理 | 第55-59页 |
| ·中轴线 | 第55-56页 |
| ·高斯平滑滤波器 | 第56-57页 |
| ·法线 | 第57-58页 |
| ·分层分区域 | 第58-59页 |
| ·统计学分析 | 第59-60页 |
| ·结果 | 第60-62页 |
| ·髌软骨分层分区域的结果图 | 第60-61页 |
| ·Bland-Altman方法分析 | 第61-62页 |
| ·讨论与结论 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64-65页 |
| ·工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |